package com.atguigu.bigdata.spark.zzgcore.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @Classname Spark01_RDD_Operation_Transfrom
 * @Description TODO
 * @Date 2023/9/20 15:23
 * @Author zhuzhenguo
 */
object Spark02_RDD_Operation_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 准备环境,这个 *表示系统当前最大可用核数
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
    // rdd的map方法功能很强大，性能不够高
    // 迭代器 => 迭代器
    // 每个分区走一次，每个分区再去做map映射
    // mapPartitions：可以以分区为单位进行数据转换操作。
    //               但是会将整个分区的数据加载到内存进行引用。
    //               如果处理完的数据是不会被释放掉的，存在对象的引用。
    //               在内存较小，数据量较大的场合下容易出现内存溢出。
    val mapRDD: RDD[Int] = rdd.mapPartitions(
      iter => {
        println(">>>>>>>>")
        iter.map(_ * 2)
      }
    )
    mapRDD.collect().foreach(println)

    // 关闭环境
    sc.stop()
  }
}
